Представляем вашему вниманию перевод первой части материала, который посвящён поисковой оптимизации сайтов, построенных с использованием JavaScript. Речь пойдёт об особенностях сканирования, анализа и индексирования таких сайтов поисковыми роботами, о проблемах, сопутствующих этим процессам, и о подходах к решению этих проблем.

В частности, сегодня автор этого материала, Томаш Рудски из компании Elephate, расскажет о том, как сайты, которые используют современные JS-фреймворки, вроде Angular, React, Vue.js и Polymer, выглядят с точки зрения Google. А именно, речь пойдёт о том, как Google обрабатывает сайты, о технологиях, применяемых для анализа страниц, о том, как разработчик может проанализировать сайт для того, чтобы понять, сможет ли Google нормально этот сайт проиндексировать.



JavaScript-технологии разработки веб-сайтов в наши дни весьма популярны, поэтому может показаться, что они уже достигли достаточно высокого уровня развития во всех мыслимых направлениях. Однако, в реальности всё не так. В частности, разработчики и SEO-специалисты всё ещё находятся в самом начале пути к тому, чтобы сделать сайты, построенные на JS-фреймворках, успешными в плане их взаимодействия с поисковыми системами. До сих пор множество подобных сайтов, несмотря на их популярность, занимают далеко не самые высокие места в поисковой выдаче Google и других поисковых систем.

В связи с последними событиями на мировой арене и понижением курса национальной валюты, для программистов на «1С: Предприятие» наступают непростые времена. Многих увольняют, одновременно усиливается конкуренция со стороны новичков, которых на рынке появилось довольно много — на что не пожалуешься, так как, работая преподавателем в учебном центре при МГТУ им. Баумана, я и сам приложил к этому руку, выдавая свидетельства щедрой рукой.

Вместе с тем, открываются перспективы по освоению других языков, так как работа на зарубежного заказчика внезапно вновь стала выгодной. Также возрос интерес к открытому программному обеспечению на всех уровнях технологического стека, а больше всего, к “импортозамещающим” СУБД типа PostgreSQL, MySQL.

Оказавшись в очередной раз на межпроектной развилке, я получил немного свободного времени, чтобы рассказать о своем опыте реализации нескольких проектов на Java, и о том, каково оно было, после многих лет разработки на 1С. Смысл послушать есть хотя бы потому, что количество просмотров резюме Java разработчика по моим оценкам сейчас раз в 5 больше резюме 1Сника.

Рассказать хочу на примере 2 моих OpenSource проектов, выкладываемых на GitHub:

№1. Реализует базовую функциональность быстрой разработки, доступную в 1С.
№2. Реализует механизм формирования отчетов с пользовательскими настройками типа “сводная таблица”, упрощенный аналог СКД (системы компоновки данных в 1С).

Для начала, по первому проекту.

Благодаря советам экспертов в области Java вы научитесь писать код, который будет настолько сложно сопровождать, что любому, кто будет с ним работать после вас, потребуются годы, чтобы внести даже малейшие правки. Более того, если будете неизменно следовать этим правилам, вы сможете гарантировать себе пожизненное рабочее место, так как никто кроме вас не сможет разобраться в вашем коде.

… эта история началась давным-давно в далекой-далекой стране Краковия, чьи жители беспечно проживали свои жизни и не знали…

Но сам я местный, и сегодня расскажу вам страшную историю, о том, что мешало спать (лично мне) долгие годы. И это не налоги (с ними все нормально), это — геокодер Яндекс.Карт!

Геокодер — это один из HTTP-сервисов Яндекс.Карт, получающий в запросе текстовое представление адреса и возвращающий в ответе найденные на его основании объекты. Либо наоборот: получающий координаты и отвечающий адресом.

Именно геокодер подскажет, где на карте находится чудная страна Краковия. И именно он будет главным героем этой истории, завязка которой была описана совершенно в другой книге — в древнем фолианте Пользовательское соглашение API Яндекс.Карт. Легенда гласит, что существует ограничение на количество запросов к функции геокодирования. Максимально допустимо делать в сутки не более 25 000 запросов к HTTP и JS геокодеру в сутки. Или овсянка, сэр.

И буквально на днях это правило из обычных слов превратилось в угрозу работоспособности сайта. В клубе API Карт было опубликовано сообщение о массовых банах различных сервисов, превышающих лимиты.



Что делать? Для наглядности достанем из кустов рояль — 8 лет назад на Хабре засветился проект «еСоседи» — «Карта интересных мест». Все эти годы я продолжаю работать над ним.

Откиньтесь на спинку кресла и отдохните – пришло время рассказать об одном из моих самых любимых багов.

Это была моя самая первая работа в сфере IT – летняя практика в компании, разрабатывающей очень серьезное медицинское оборудование, в частности системы подачи анестезии и мониторы для пациентов больниц. Монитор для пациента – это такая попискивающая коробка рядом с лежачим больным, которая меряет пульс, давление, частоту дыхание и прочее, а также оповещает медсестер в случае неприятностей. Офис был полон двухметровых баллонов с веселящим газом, по нему расхаживали роскошнобородые гуру-эксперты по встраиваемым системам, и были целые комнаты-хранилища специально для документации, необходимой для сертификации различного оборудования. Народ до сих пор шепотом рассказывал об одном баге, пропущенном тестировщиками с десяток лет назад, из-за которого система подачи анестезии перезапустилась посреди операции. Стоит ли говорить, что зеленого сопляка-студента вроде меня и за километр бы не подпустили к боевым системам?

Вместо этого мне поручили проект-прототип с целью опробовать в действии самые горячие технологические новинки 1997 года – сервер на C++, который бы слушал мониторы по последовательному порту, сливал интересные данные в базу на SQL Server и отправлял их на Java-апплет через CORBA, чтобы доктора и родственники могли следить за самочувствием больного через интернет. Красота же! Особенно с учетом того, что практического опыта у меня не было ни с одной из этих систем и технологий!

Конечно, можно быть успешным программистом и без сакрального знания структур данных, однако они совершенно незаменимы в некоторых приложениях. Например, когда нужно вычислить кратчайший путь между двумя точками на карте, или найти имя в телефонной книжке, содержащей, скажем, миллион записей. Не говоря уже о том, что структуры данных постоянно используются в спортивном программировании. Рассмотрим некоторые из них более подробно.

До начала распространения RTM Windows 10 остается совсем немного, и в этом посте я хотел бы кратко рассказать о новшествах в развертывании Windows 10, а также о некоторых особенностях в инструментах и процессах установки ОС, на которые стоит обратить внимание. В основном материал предназначен для тех, кто планирует развертывание Windows 10 в корпоративной среде. Дополнительную информацию можно найти в первом модуле курса «Windows 10: развертывание, управление, безопасность».

Привет, Хабр!

Мы в HumanFactorLabs парсим адреса в особо крупных размерах. Наши продукты упрощают ввод контактных данных и работу с ними.

За 10 лет работы в результате анализа многочисленных исключений в российских адресах мы выработали правила хранения адресов, при соблюдении которых вы не потеряете важную информацию.

Недавно на Хабре нас попросили привести примеры необычных адресов, в связи с чем и написана эта статья.